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La IA se está volviendo demasiado cara y es la razón por la que los mercados podrían explotar PERO no por falta de demanda, sino todo lo contrario:
> la demanda de IA está disparada. los modelos realmente funcionan pero los tokens son demasiado caros.
esta semana cambié a Claude Fable 5 y casi inmediatamente alcancé los límites de uso
¿quién gana? modelos abiertos chinos. una fracción del tamaño, 80-90% de la capacidad de frontera, cuesta 1/200 de Claude Fable, GPT 5.5 alto.
ignora las referencias, por cierto, a nadie en el mundo real le importa en realidad, es la factura que tienen qu

la memoria y las acciones de IA desplomándose hoy es risible, la verdad.
quien tenga una visión a largo plazo sabe que necesitaremos mucho más de estas cosas
tarjetas gráficas, dispositivos de IA para consumidores, sin mencionar la gran cantidad de memoria necesaria para mantener el historial de chat y el contexto de todos
personalmente, estoy quedándome sin ranuras de memoria en Claude y GPT (niveles máximos), ejecutando múltiples agentes (honestamente porque puedo y es útil para tareas meniales) y sé que no soy el único.

opinión impopular pero simplemente no creo que estemos en una burbuja de IA. el capex de IA no está apalancado y lo más importante es que estamos limitados por las leyes literales de la física en términos de escalabilidad:
> puedes recaudar todo el capital del mundo para IA, pero no puedes gastarlo. la construcción es lenta, las regulaciones son obstáculos, las redes eléctricas literales no pueden seguir el ritmo.
todo esto necesita ser desbloqueado, eso tomará tiempo.
- la recaudación de fondos de $80B de Google es solo una contabilidad financiera creativa. 30 mil millones se usan para compe

los agentes de IA yendo parabólicos significa que las acciones de memoria y CPU de IA seguirán triunfando.
vamos a necesitar órdenes de magnitud más
> la proporción de GPU:CPU ha pasado de 8:1 a 2:1 en los últimos 12 meses (eso es un montón de núcleos)
> se necesitan CPUs para orquestar agentes (llamar a herramientas, programar acciones, recuperar datos, etc.)
> cada persona tendrá múltiples
agentes trabajando 24/7. Las CPUs son las únicas que lo permiten.
> la memoria es el pegamento que mantiene unidos a los agentes. ayuda a mantener el contexto en múltiples tareas realizadas en

esto es poco sexy decirlo pero la inversión en IA más trascendental de la próxima década es (sin duda) hardware
todo el concepto de AGI no funciona sin silicio, infraestructura y una cantidad enorme de energía
GPUs, HBM, NAND, HBF, CPUs, racks de servidores, redes eléctricas, generadores, turbinas, máquinas de litografía ASML…
todo es necesario y actualmente está muy limitado por cuellos de botella sin fin a la vista
¿cuál es el sentido de tener AGI si no puedes entregarla?
mira a Claude Mythos. el gobierno literalmente está deteniendo a Anthropic de incorporar nuevos usuarios porque